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    Nature Methods | 利用深度学习将胚胎表型与信号通路相连接

    今天为大家介绍的是来自康斯坦茨大学的一篇利用深度学习进行斑马鱼信号突变体识别的论文。进化保守的信号通路在早期胚胎发育中起着重要作用,减少或废除它们的活动会导致特定的发育缺陷。通过对表型缺陷进行分类,可以识别潜在的信号传导机制,但这需要专家知识,并且分类方案尚未标准化。在这里,作者使用机器学习方法进行自动表型鉴定,训练了一个深度卷积神经网络 EmbryoNet,以无偏的方式准确识别斑马鱼信号突变体。结合时间依赖的发育轨迹模型,该方法可以高精度地识别和分类由于七个与脊椎动物发育相关的主要信号通路功能丧失而引起的表型缺陷。提出的分类算法在发育生物学中具有广泛应用,并能够可靠地识别远离进化关系的物种中的信号缺陷。此外,通过在高通量药物筛选中使用自动表型鉴定,本文展示了 EmbryoNet 能够解析药物物质的作用机制。作为这项工作的一部分,还提供了用于训练和测试 EmbryoNet 的 200 万多张图像,供大家免费使用。

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